[21p-P12-1~54] 17 ナノカーボン(ポスター)

[21p-P12-4] SwinIRを用いたカーボンナノチューブ画像の再学習型超解像度化手法

〇各務 嘉記¹、丸山 隆浩¹、堀田 一弘¹ (1.名城大理工)

キーワード：カーボンナノチューブ、Deep Learning、超解像度化

Deep Learningを用いてカーボンナノチューブ（CNT）画像の超解像度化を行う。CNTの評価手法である透過電子顕微鏡観察において画像が不鮮明という問題がしばしば生じる。その解決方法として、SwinIRを基に超解像度化を行う。また、少ないデータでも高精度の超解像度化を行うために再学習型の手法を提案する。実験の結果、再学習法を使用することにより超解像度化とノイズ除去の両方ができることを示した。